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Agent Skill · 图像处理

alphashop-image(阿尔法商店图像)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

alphashop-image 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 601。

总安装 3,990周安装 163GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,278核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.1

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:alphashop-image(阿尔法商店图像)
来源仓库:https://github.com/1688aiinfra/alphashop-image
安装命令:
openclaw skills install alphashop-image
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install alphashop-image

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

alphashop-image 提供 11 种图像处理能力,包括高清放大、抠图去背景、虚拟试衣等商用级服务。支持批量提交任务,返回异步查询 ID 用于进度跟踪,适用于电商、广告素材制作。调用时需上传原图并指定处理类型,输出为压缩后的 PNG/JPG 文件或 URL 链接。

涉及人物肖像或品牌标识时应确保拥有合法使用权,避免侵权纠纷。部分功能(如模特换肤)受地域政策限制,请确认所在地区可用性后再使用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install alphashop-image;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

alphashop-image 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install alphashop-image。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

alphashop-image 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

alphashop-image 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

alphashop-image 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

alphashop-image 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,990 次,近一周安装 163 次,下载 1,278 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

alphashop-image 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
alphashop-image

阿尔法商店图像 · 本页

3,990—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
alphashop-image
category
official-1688
description
>-
metadata
version
1.0.1
label
图像处理
author
1688官方技术团队

AlphaShop 图像处理

通过 scripts/alphashop_image.py 调用遨虾图像处理 API。

前置配置(必须先完成)

⚠️ 使用本 SKILL 前,必须先配置以下环境变量,否则所有接口调用都会失败。

环境变量说明必填获取方式
ALPHASHOP_ACCESS_KEYAlphaShop API 的 Access Key✅ 必填可以访问1688-AlphaShop(遨虾)来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ,直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可
ALPHASHOP_SECRET_KEYAlphaShop API 的 Secret Key✅ 必填可以访问1688-AlphaShop(遨虾)来申请 https://www.alphashop.cn/seller-center/apikey-management ,直接使用1688/淘宝/支付宝/手机登录即可

⚠️ AlphaShop 接口欠费处理: 如果调用 AlphaShop 接口时返回欠费/余额不足相关的错误,必须立即中断当前流程,提示用户前往 https://www.alphashop.cn/seller-center/home/api-list 购买积分后再继续操作。

配置方式

在 OpenClaw config 中配置:

{
  skills: {
    entries: {
      "alphashop-image": {
        env: {
          ALPHASHOP_ACCESS_KEY: "YOUR_AK",
          ALPHASHOP_SECRET_KEY: "YOUR_SK"
        }
      }
    }
  }
}

如果用户没有提供这些密钥,必须先询问用户获取后再继续操作。

命令速查

脚本路径:scripts/alphashop_image.py

同步接口(直接返回结果)

命令功能必填参数
translate图片翻译--image-url --source-lang --target-lang
translate-pro图片翻译PRO(源语种可传auto)--image-url --source-lang --target-lang
enlarge图片高清放大--image-url
extract-object主题抠图--image-url --transparent true/false
detect-elements元素识别--image-url
remove-elements元素智能消除--image-url + 至少一个消除标记
crop图像裁剪--image-url

异步接口(提交任务 → 查询结果)

命令功能必填参数
virtual-try-on创建虚拟试衣任务--clothes 'URL,TYPE' --count N
query-try-on查询虚拟试衣结果--task-id
change-model创建模特换肤任务--image-url --model-type --bg-style --age --gender --num
query-change-model查询模特换肤结果--task-id

使用示例

# 图片翻译(中文→英文)
python scripts/alphashop_image.py translate \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --source-lang zh --target-lang en

# 图片翻译PRO(自动识别源语种)
python scripts/alphashop_image.py translate-pro \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --source-lang auto --target-lang ru

# 高清放大4倍
python scripts/alphashop_image.py enlarge \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" --factor 4

# 抠图(透明底)
python scripts/alphashop_image.py extract-object \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" --transparent true

# 抠图(白色背景)
python scripts/alphashop_image.py extract-object \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" --transparent false --bg-color "255,255,255"

# 元素识别(检测主体水印+文字,返回OCR)
python scripts/alphashop_image.py detect-elements \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --object-elements 1 3 --return-character

# 消除非主体水印和文字
python scripts/alphashop_image.py remove-elements \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --noobj-watermark 1 --noobj-character 1

# 裁剪到800×800
python scripts/alphashop_image.py crop \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --target-width 800 --target-height 800

# 虚拟试衣(指定模特+上装)
python scripts/alphashop_image.py virtual-try-on \
  --model-images "https://example.com/model.jpg" \
  --clothes "https://example.com/shirt.jpg,tops" --count 1

# 查询虚拟试衣结果
python scripts/alphashop_image.py query-try-on --task-id "abc123"

# 模特换肤(白人青年女性,自然背景)
python scripts/alphashop_image.py change-model \
  --image-url "https://example.com/img.jpg" \
  --model-type WHITE --bg-style NATURE --age YOUTH --gender FEMALE --num 2

# 查询模特换肤结果
python scripts/alphashop_image.py query-change-model --task-id "xyz456"

异步任务流程

虚拟试衣和模特换肤为异步接口:

  1. 调用 virtual-try-on 或 change-model 提交任务,获得 taskId
  2. 等待几秒后调用 query-try-on 或 query-change-model 查询结果
  3. 如果任务未完成,等待后重试查询

API 详细文档

完整参数说明见 references/api-docs.md。

平台分布

OpenClaw

86.52%
按下载量换算1,106

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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